电价预测

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基于机器学习的燃气电厂电价预测研究
《油气与新能源》2025年第2期74-81,共8页秦亚迪 秦锋 李劼 周苏洋 康家豪 沈建羽 
国家自然科学基金面上项目“跨境综合能源系统分布式协同运行及联合仿真技术研究”(52177076);中海石油气电集团有限责任公司科技项目“燃气轮机进气冷却技术应用研究课题”(QDKJZH-2024-43)。
随着电力市场的放开,准确的电价预测有助于平衡电力市场供需关系。本研究旨在探讨燃气电厂在电力现货市场中的成交电价预测问题,以提升电厂生产安排的合理性和经济效益。首先,通过皮尔逊相关系数分析了多个因素对电价的影响,并结合时域...
关键词：燃气电厂 电价预测 影响因素 机器学习 训练策略 
基于注意力机制的LSTNet日前电价预测
《电力科学与工程》2025年第4期1-10,共10页李璐 阚小瑞 毕贵红 范玉瑞 朱泽良 周旭龙 
国家重点研发计划资助项目(2022YFB2700011)。
为了提高日前电价预测精度,提出了一种基于注意力机制的长期和短期时间序列网络日前电价预测模型。首先,通过相关性分析筛选出对日前电价预测影响较大的因素;然后,利用卷积神经网络初步提取电价数据和各个因素之间的局部依赖关系;进一步...
关键词：注意力机制 电价预测 卷积神经网络 长期和短期时间序列网络 自回归模型 
基于Inception和注意力机制的双分支日前电价预测
《电力系统自动化》2025年第5期128-144,共17页毕贵红 孔凡文 黄泽 陈冬静 骆钊 杨毅 
国家重点研发计划资助项目(2022YFB2703500)。
在电力市场化的背景下,开放电力市场受需求端负荷、新能源出力和市场间耦合关系等复杂因素影响,其电价波动变得愈发强烈且难以预测。为合理选择影响电价波动的综合因素,降低原始电价序列非稳定性、强波动性对电价预测所产生的负面影响,...
关键词：电价预测 注意力 最大信息系数 Inception网格 电力市场 
基于变分模态分解和混合深度神经网络的短期电价预测
《电气技术》2025年第3期30-35,共6页刘羿萱 杨昭 
针对电力市场中电价数据的非线性、波动性及时序性等特征,提出一种基于变分模态分解(VMD)和混合深度神经网络的短期电价预测方法。首先利用变分模态分解法将原始电价序列分解为多个平稳的子序列,其次采用混合深度神经网络预测模型对各...
关键词：短期电价预测 变分模态分解(VMD) 卷积神经网络(CNN) 双向长短期记忆(BiLSTM)网络 注意力机制 
基于深度学习方法的区域电价预测与交易策略研究
《电气技术与经济》2025年第3期50-52,共3页程其麟 罗国忠 朱明 朱刚毅 陈仕军 
由于电力市场区域电价日益增长的波动性和非线性特征,导致目前预测方法对电价的预测不够精准。针对上述问题,本文设计一种基于深度学习方法的区域电价预测方法。首先,使用最小二乘法建立回归函数,并在此基础上构建区域电价预测函数;之后...
关键词：区域电价预测 LSTM结构 平均绝对预测误差 交易策略 最小二乘法 
考虑高比例风电波动的多注意力TCN电价预测方法
《电测与仪表》2025年第3期138-146,共9页李子凯 杨波 周忠堂 李新 陈凤伟 焦润海 
国网山东省电力公司科技项目(520607210007)。
在风电占比较高的电力系统中,风电的强波动性使得短期内的供需形势发生剧烈变化,增加了电价的不确定性和预测难度。文中分析了电价的周期性特点,重点研究了风电波动性对电价波动的影响,利用负荷和风电功率构造了一种能够表征其他高成本...
关键词：电价预测 风电功率波动 发电成本 时间卷积网络 多头注意力机制 
基于改进CEEMDAN-BO-LSTM的短期电价预测
《陕西科技大学学报》2025年第1期169-176,共8页秦昆 刘立群 吴青峰 何俊强 
国家自然科学基金项目(61703297);山西省基础研究计划面上项目(202203021221153)。
电价预测对于国家电力市场的销售价格,电力调度和市场波动管理具有重要意义,但现有方法在电价预测的准确性上不理想.为了进一步提升电价预测的准确性,提出一种基于改进完全自适应噪声集合经验模态分解(ICEEMDAN),贝叶斯优化(BO)和长短...
关键词：电价预测 完全自适应噪声集合经验模态分解 贝叶斯优化 长短期记忆网络 
基于机器学习方法的现货电价预测研究综述
《电力建设》2025年第2期160-179,共20页加鹤萍 郭宇辰 马乾鑫 杨争林 郑亚先 曾丹 刘敦楠 
国家重点研发计划项目(2022YFB2403000);北京市社会科学基金决策咨询项目(24JCC101);北京市自然科学基金面上项目(9242015)。
全国统一电力市场建设背景下,现货市场建设有助于推动电力资源在更大范围共享互济和优化配置。现货电价作为市场参与者的重要决策信息,对现货市场的辅助决策、市场运行监测及风险管理等至关重要。机器学习方法的快速发展为电价预测提供...
关键词：全国统一电力市场 现货市场 电价预测 机器学习方法 
基于向量加权平均算法优化最小二乘支持向量机的电价短期预测
《黑龙江电力》2025年第1期1-7,共7页陈晓华 吴杰康 杨国荣 
国家自然科学基金项目(项目编号:50767001)。
针对电价短期预测精度低等问题,提出一种基于向量加权平均算法优化最小二乘支持向量机的电价短期预测模型。将电价的历史数据归一化后作为输入变量;利用INFO优化LSSVM的惩罚因子和核函数参数,从而利用最优的参数值构建INFO-LSSVM预测模...
关键词：向量加权平均算法 最小二乘支持向量机 电价预测 短期预测 INFO-LSSVM预测模型 
计及特征信息的自适应短期电价预测模型
《电力信息与通信技术》2025年第1期18-27,I0001,I0002,共12页陈奕汝 何妍妍 赵志扬 高函 徐梦佳 郭烨烨 刘子毅 魏子琳 张金良 
中央高校基本科研业务费专项资金资助(2023FR001)。
随着我国新能源装机容量历史性超过火电,电价的多样化特征更加突出,如何提高电价预测精度对于电力市场参与者变得空前重要。为此,文章提出了一种考虑特征信息的自适应短期电价混合预测模型。首先,利用改进变分模态分解-样本熵(improved ...
关键词：电价预测 改进变分模态分解 长短期记忆网络 混合预测模型 特征信息 
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